Author: AWS Japan

Amazon Web Services (AWS)でシニアソリューションアーキテクトを務めるSantosh Choudharyによる記事です。 AWSは、クラウド環境として信頼性、耐障害性があり、可用性の高いシステムを構築するためのサービスとインフラストラクチャを提供しています。SAPシステムはビジネスにとって非常に重要であるため、高可用性は不可欠です。 SAPアプリケーションの高可用性は、使用するオペレーティングシステムとデータベースに応じて、AWS上で様々な方法で実現できます。例えば、SUSE High Availability Extensions (SUSE HAE)、Red Hat Enterprise Linux for SAP with High Availability and Update Services (RHEL for SAP with HA and US)、Veritas InfoScale Enterprise for AWS、SIOS Protection Suiteなどです。 この記事では、SIOS Protection Suiteを使用して、WindowsおよびLinux環境で可用性の高いSAP on AWS環境を実装する方法について説明します。また、Windows環境とLinux環境でのSIOS製品の設定の違いについても説明します。

スポーツ中継、ゲーム、ニュース配信、TV番組など、動画配信のニーズは高まっているものの、配信遅延や最適なサービスの選択に困っている方もいらっしゃるのではないでしょうか？メディアサービスを検討する際によくある課題とソリューションについて、以下のように4つのパートに分けて解説します。ふたつ目のテーマは「エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化」です。 パート 1：レイテンシーの定義と測定 パート 2：エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化（この記事） パート 3：動画プレイヤーのおすすめ最適化 パート 4：参照アーキテクチャとテスト結果

こんにちは。マーケティングの鬼形です。4月の AWS Black Belt オンラインセミナーについてご案内させて頂きます。 視聴方法: オンラインセミナー登録ページよりお申し込みください Let’s dive deep into AWS Lambda Part1 | Part2 Part1 2019 年 4 月 2 日 (火) | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ Part2 2019 年 4 月 9 日 (火) | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★★☆☆ | AWS 知識レベル:★★★☆☆ サーバーレスアプリケーション開発におけるキーコンポーネントであるAWS Lambdaについて、その概要から機能の詳細、ベストプラクティスにアンチパターンまでくまなくお伝えします。AWS Blackbelt Online SeminarでAWS Lambdaそのものを深掘りするのは約3年ぶり（！）です。というわけでボリュームたっぷりの予定なため、本Webinarは Part1、Part2と2週にわたってお届けします。 対象者 サーバーレスアプリケーション開発に興味のある開発者の方 本セミナーで学習できること […]

現代医学において医療画像は、臨床医が患者の診察と治療のための重要な情報を可視化する基本的なツールです。医療画像のデジタル化により、これらの画像を確実に保存、共有、表示、検索、整理する能力が大幅に向上し、医療従事者を支援しています。医療画像のためのモダリティの数も増加しています。CTスキャンからMRI、デジタル病理学、超音波まで、医療画像アーカイブに収集された膨大な量の医療データがあります。 これらの医療画像はまた、医学研究に有用です。機械学習を利用することで、世界中の医療研究機関の科学者は数十万または数百万もの画像データを解析して、医学的問題への深い洞察を得る事が可能です。医療従事者にとって、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法令 (HIPAA)のような規制を遵守しながら、このような医療画像をどう扱うかが課題となっています。多くの場合、医療画像には画像自身にテキストとして保存されている保護対象医療情報(PHI)が含まれています。匿名化と呼ばれるPHIを除去するプロセスは、手作業で画像の確認と編集が必要となるため、歴史的に課題として挙げられてきました。この作業は画像1枚あたり何分もかかってしまい、大規模なデータセットの匿名化となると多くの時間と費用がかかります。2017年にAmazon Web Services (AWS)は、機械学習サービスであるAmazon Rekognitionを使用して画像から簡単にテキストを検出、抽出する事ができる事を発表しました。2018年には、テキスト内にあるPHIの検出と識別をサポートするAmazon Comprehend Medical と呼ばれる、医療テキストのための自然言語処理(NLP)の新しい機械学習サービスを発表しました。これら2つのサービスと数行のPythonコードで、blog記事で示しているような医療画像からPHIを安価かつ迅速に検出、識別、マスクする事ができます。 匿名化のアーキテクチャ この例では、Amazon SageMakerのJupyter Notebooksを利用してPythonコードでインタラクティブなノートブックを作成します。 Amazon SageMakerは事前にビルドされたJupyter notebookとアルゴリズムを使用して、迅速に学習用データの準備と機械学習モデルのビルドができるエンドツーエンドの機械学習プラットフォームです。このblog記事では、実際の機械学習と予測について、Amazon Rekognitionで画像からテキストを抽出し、Amazon Comprehend MedicalでPHIの特定と検出をしています。全てのイメージファイルは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)という業界トップのスケーラビリティ、データの可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスのバケットから読み書きされます。 Amazon Comprehend Medical を使用して保護された医療情報を検出・識別する際に留意すべきことは、識別されたエンティティごとに、そのサービスは検出したエンティティの精度に対する信頼度を示す信頼スコアを提供している点です。これらの信頼スコアを考慮に入れて、識別されたエンティティがあなたのユースケースに合致しており適切であるかを確認してください。信頼性スコアの詳細については、 Amazon Comprehend Medicalのドキュメントを参照してください。 Notebookの利用 このblog記事のJupyter NotebookはGitHubからダウンロードできます。 このnotebookは、NIH Clinical Centerによって提供されたデータセットの胸部X線画像の例を示しています。このデータセットは、こちらのリンクからダウンロード可能です。 詳細については、NIH Clinical CenterのCVPR 2017 paperを参照してください。 notebookを開始するにあたり、この例では以下の調整可能な5つのパラメータを利用して匿名化プロセスを制御します。 bucketは、読み書きされる画像が格納されたAmazon S3バケットを定義します。 objectは、匿名化したい識別画像を定義します。PNG, JPG , DICM形式の画像が利用可能です。オブジェクト名が拡張子.dcmで終わっていれば、その画像はDICOM画像であるとみなされ、ImageMagickユーティリティによって、識別処理を行う前にPNGに変換されます。 redacted_box_colorは 、画像内の識別されたPHIテキストをマスクする際の色を定義します。 dpiは、出力する画像で使用するdpi設定を定義します。 phi_detection_thresholdは、前述した信頼スコアの閾値です(0.00から1.00の間)。Amazon Comprehend Medicalで検出・識別されたテキストは、出力画像からマスクされるように設定した最小信頼スコアを満たす必要があります。デフォルト値は0.00で、この値は信頼スコアとは関係なく、Amazon Comprehend MedicalがPHIと識別して検出した全てのテキストをマスクします。 […]

スポーツ中継、ゲーム、ニュース配信、TV番組など、動画配信のニーズは高まっているものの、配信遅延や最適なサービスの選択に困っている方もいらっしゃるのではないでしょうか？メディアサービスを検討する際によくある課題とソリューションについて、以下のように4つのパートに分けて解説します。ひとつ目のテーマは「レイテンシー（配信遅延）の定義と測定」です。 パート 1：レイテンシーの定義と測定（この記事） パート 2：エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化 パート 3：動画プレイヤーのおすすめ最適化 パート 4：参照アーキテクチャとテスト結果

Amazon SageMaker は、機械学習におけるデータ準備・開発・学習・モデル変換・デプロイ、これら全体のパイプラインをサポートするマネージドサービスです。SageMaker の利用を検討する際に、これらの全てを SageMaker に移行しなければならないのかというと、そうではありません。例えば、開発のみを SageMaker の Jupyter Notebook で行うことや、学習・デプロイのみを SageMaker で行うことも可能です。この特性を活かせば、オンプレミスに機械学習環境を保有しているユーザが、既存のオンプレミス環境をなるべく活用し、追加のリソースが必要な部分に SageMaker を利用することができます。

先日 (2019/3/12) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS Well-Architected Framework によるコスト最適化」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20190312 AWS Black Belt Online Seminar AWS Well-Architected Frameworkによるコスト最適化 AWS クラウドサービス活用資料集（すべての過去資料が閲覧できます） Q. W-AレビューをSAにお願いするにあたって金銭的なコストは発生しますか？または契約すべきサポートプランはありますか？ A. W-Aレビューは無料でご提供しております(2019年3月現在)。W-Aレビュー実施に際して、AWSサポートは必須ではございません(が、開発フェーズであれば開発者プラン以上、本番運用中であればビジネスプラン以上のご契約をおすすめしております) Q. リザーブドインスタンスを購入するときは、ベストなお知らせが来るのでしょうか？すでに、RIを契約している場合、変更のお知らせなどがあるのでしょうか？ A. お知らせはお送りしておりませんので、コストエクスプローラーの「リザーブドインスタンスの推奨事項」をご確認ください。 今後の AWS Webinar スケジュール 直近で以下のオンラインセミナーを予定しています。各オンラインセミナーの詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております。 AWS Innovate オンラインカンファレンス ≫ 申込先 2019 年 4 月 8 日〜5 月 7 日期間中いつでもオンラインで視聴可能 AWS基礎、業種別事例、人材育成、認定対策講座などAWSが厳選した33セッションを一挙に公開 — AWS Black Belt Online Seminar […]

先日 (2019/3/13) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon VPC Basic」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。

先日 (2019/2/26) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon WorkSpaces」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。

先日 (2019/2/20) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon S3/Glacier」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。